Context Engineering 解析:上下文如何被组织
Context Engineering:概念与技术实现深度解析
▶ 6.6万 播放
围绕 Context Engineering(上下文工程)做概念与技术实现的解析,把这一术语放在大模型应用背景里讲清定位与关注点。视频偏原理与方法梳理,而非操作演示,适合写过提示词、想理解长任务中上下文该怎么组织的开发者。
这套教程讲什么
围绕 Context Engineering(上下文工程)做概念与技术实现的解析,把这一术语放在大模型应用背景里讲清定位与关注点。视频偏原理与方法梳理,而非操作演示,适合写过提示词、想理解长任务中上下文该怎么组织的开发者。
你会学到什么
- 厘清上下文工程的概念边界与关注重点
- 解析它与单纯提示词写法的层次差异
- 梳理技术实现层面的常见思路与难点
适合谁
适合写过不少提示词、却在长对话和多步任务里遇到信息丢失或超窗,想从原理上找解法的开发者。
学习建议
建议先回顾 Token 与上下文窗口两节基础,再带着自己项目里一次真实的信息溢出问题来看,会更容易对上号。
常见问题
上下文工程和提示词工程有什么区别?
提示词工程更关注单次输入怎么措辞、怎么给示例;上下文工程关心的是整个任务周期内动态组装模型能看到的内容,包括历史、检索结果、工具返回与摘要。它更像一套信息调度策略,而不只是一段写得好的指令。
长任务里管理上下文有哪些常见手段?
常见做法包括对旧对话做摘要、把资料外置到向量库按需检索、把中间结果写入外部文件,以及按阶段隔离不同子任务的上下文。核心目标是在有限窗口里只保留当前决策真正需要的信息。
关于「提示词与对话」这个方向
同一个模型,换一种提问方式,输出质量可以差好几档。提示词工程的核心不是背「咒语」,而是把任务交代清楚:给角色、给背景、给输入、给输出格式、给验收标准。本分类从最基础的指令写法讲起,逐步覆盖少样本示例、分步推理、约束输出为表格或 JSON,以及结果不满意时怎么定位是「需求没说清」还是「模型能力不够」。
查看全部 提示词与对话教程与学习路径 →更多提示词与对话教程
▶ 32.2万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 1 小时 33 分吴恩达提示词工程课:LLM 应用与提示词迭代写法
吴恩达深度学习视频教程
▶ 186.8万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 15 分钟AI 写作进阶教程:用提示词组合释放文本创作能力
檀东东Tango视频教程
▶ 243.1万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 57 小时 44 分WorkBuddy从入门到精通
workbuddy从入门到精通-视频教程
▶ 122.3万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 5 分钟用豆包Agent干活,是种什么体验?
林亦LYi视频教程
▶ 101.2万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 3 小时 33 分从零基础到精通(2026新手入门实用版comfyui教程)详细从零开
comfyui视频教程
▶ 10.8万站内可播提示词与对话哔哩哔哩· 10 分钟ChatGPT 提示词从 0 到 1:零基础写 Prompt 入门
汉克HankYuan视频教程


